Senior Engineer Machine Learning (gn)

workidentity GmbH; Deutschland; Remote; EUR 60.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein digitales Unternehmens- und Personalberatung sucht einen kreativen und engagierten Machine Learning Engineer. In dieser Rolle entwickeln Sie Machine-Learning-Operationen, arbeiten an innovativen Lösungen in verschiedenen Branchen und profitieren von einem 100% remote Arbeitsplatz und hervorragenden Weiterbildungsmöglichkeiten.

Leistungen

100% Remote Arbeitsplatz

Premium Work Equipment

Sehr gute Weiterbildungsmöglichkeiten

Events für Mitarbeiter

Mitarbeitervergünstigungen (EGYM Wellpass, JobRad uvm.)

Qualifikationen

• Mehr als 4 Jahre Erfahrung in Machine Learning.
• Erfahrung im Deployment in virtualisierten/Container-basierten Umgebungen.
• Gute Kenntnisse in DevOps/MLOps-Tools.

Aufgaben

• Aufbau und Konzeption von Machine-Learning-Operations-Plattformen.
• Entwicklung und Gestaltung von Machine-Learning-Services.

Kenntnisse

Machine Learning

Python

DevOps/MLOps

Cloud-Computing

Problemlösungsfähigkeiten

Ausbildung

Informatik, Mathematik oder verwandtes Fachgebiet

Tools

TensorFlow

Keras

PyTorch

Kubernetes

Jobbeschreibung

Einleitung

Wir suchen einen kreativen und engagierten Machine Learning Engineer (gn), der mit uns innovative Projekte vorantreibt und neue technologische Maßstäbe setzt.
Wenn du Lust hast, Teil eines dynamischen Teams zu werden und deine Fähigkeiten in spannenden Projekten einzubringen, dann bewirb dich jetzt!

Deine Aufgaben

• Aufbau und Konzeption von Machine-Learning-Operations-Plattformen
• Entwicklung und Gestaltung von Machine-Learning-Services, mit denen du innovative Lösungen auf Basis bestehender Machine-Learning-Modelle erstellen und bereitstellen kannst. Dabei arbeitest du in verschiedenen Industrien an spannenden und herausfordernden Use Cases, wie der Verarbeitung großer Datenmengen oder dem Aufbau agentenbasierter KI-Systeme.

Dein Profil

• Mehr als 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Machine Learning basierten Applikationen oder dem Training von Machine Learning Modellen und dem Deployment von Modellen in Produktion
• Erfahrung im Deployment und der Optimierung von ML-Workloads in virtualisierten/Containerbasierten-Umgebungen
• Gute Kenntnisse von DevOps/MLOps-Tools und Cloud-Computing (z. B. Kubernetes, vSphere, Hyperscaler)
• Fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet
• Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R
• Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks und -Bibliotheken (z. B. TensorFlow, Keras, PyTorch)
• Fundierte Kenntnisse von Datenstrukturen, Algorithmen und Informatik
• Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeit
• Deutschkenntnisse auf muttersprachlichem Niveau (C1/C2), sowie fließende Englischkenntnisse (mindestens B2)

Benefits

• 100% Remote Arbeitsplatz
• Premium Work Equipment
• Sehr gute Weiterbildungsmöglichkeiten
• Events für Mitarbeiter
• Mitarbeitervergünstigungen (EGYM Wellpass, JobRad uvm.)

Über uns

Als digitale Unternehmens- und Personalberatung besetzen wir deutschlandweit Vakanzen bei führenden Unternehmen (vom Start-up bis hin zum Konzern). Unsere Mission ist es, die Arbeitswelt zu transformieren, indem wir das perfekte Zusammenspiel zwischen Talenten und Unternehmen fördern. Fähige und passende Spezialisten zu finden und gleichzeitig einzuarbeiten ist für Unternehmen erfolgsentscheidend. Wie wir das tun, hebt uns vom Wettbewerb ab. Wir sind Branchenexpert:innenim Digitalbereich, die wertvolle Einblicke in den Markt haben und auch teilen. Damit helfen wir unseren Mandanten und Kandidat:innen beim "Perfect Match".

Wir sind darüber hinaus Mitglied derCharta der Vielfalt und setzen uns aktiv für einen Arbeitsplatz ein, der Vielfalt in verschiedenen Aspekten wie Alter, Geschlechtsidentität, Rasse, sexuelle Orientierung, körperliche oder kognitive Fähigkeiten und ethnische Zugehörigkeit würdigt und fördert. Bei workidentity leben wir eine Kultur, in der Menschen akzeptiert, respektiert, geschätzt, gewürdigt und einbezogen werden.